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        基于微信公眾號(hào)的氣象服務(wù)平臺(tái)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

        2017-07-13 05:25:51趙青松安晶晶葉金印劉高平
        安徽農(nóng)業(yè)科學(xué) 2017年24期
        關(guān)鍵詞:微信公眾號(hào)

        趙青松 安晶晶 葉金印 劉高平

        摘要 基于微信公眾號(hào)的氣象服務(wù)平臺(tái)利用CIMISS(全國(guó)綜合氣象信息數(shù)據(jù)共享平臺(tái))系統(tǒng)提供的氣象基礎(chǔ)數(shù)據(jù),采用氣象數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理、氣象預(yù)報(bào)集成應(yīng)用、氣象服務(wù)產(chǎn)品快速更新等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)氣象實(shí)況監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)預(yù)警和決策服務(wù)等綜合信息的實(shí)時(shí)在線顯示功能和綜合信息推送功能,具有傳播快、操作簡(jiǎn)易、易分享互動(dòng)等特點(diǎn),通過安徽氣象服務(wù)微信公眾號(hào)可為社會(huì)公眾及防汛抗旱決策指揮部門提供全天候服務(wù),取得了較好的氣象服務(wù)效果。

        關(guān)鍵詞 微信公眾號(hào);數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化;氣象預(yù)報(bào)集成;氣象服務(wù)產(chǎn)品

        Design and Implementation of Meteorological Service Platform Based on WeChat Public Account

        ZHAO Qing-song,AN Jing-jing,YE Jin-yin et al (Anhui Meteorological Observatory,Hefei,Anhui 230031)

        Abstract Meteorological service platform based on WeChat public account utilized the meteorological basic data provided by the CIMISS system(China integrated meteorological information sharing system).Some key technologies such as standardization of meteorological data were used, integration of meteorological forecasts and rapid updating of meteorological service products were adopted,and the real-time and online display function of comprehensive information(such as weather situation, forecast and early warning,decision-making service) and the pushing function of comprehensive information were realized.The meteorological service WeChat platform had the characteristics of fast dissemination, easy operation, easy sharing and interaction.Anhui meteorological service WeChat public account can provide all-weather service for the public and flood control and drought relief decision-making command department,and better meteorological service effect had been achieved.

        Key words WeChat public account;Standardization of data;Meteorological forecast′s integration;Meteorological service products

        廣播、電視、電話、傳真、手機(jī)短信等傳統(tǒng)的氣象服務(wù)方式存在時(shí)效性差、內(nèi)容不夠豐富、服務(wù)面窄等缺點(diǎn),社會(huì)公眾及相關(guān)決策指揮部門不能在第一時(shí)間全面了解氣象實(shí)況及預(yù)報(bào)信息,難以滿足防災(zāi)減災(zāi)、特別是應(yīng)對(duì)突發(fā)氣象災(zāi)害的需要[1-2]。隨著移動(dòng)通訊技術(shù)的普及和應(yīng)用,新媒體等傳播方式具有快速、便捷和全面等優(yōu)勢(shì),其及時(shí)、便捷的互動(dòng)功能使信息傳播更加具有吸引力和親和力。以微信為代表的新媒體工具已成為人們獲得信息和互動(dòng)交流的重要平臺(tái),各級(jí)政府和部門越來越重視利用微信平臺(tái)及時(shí)發(fā)布權(quán)威政務(wù)信息[3-4]。建立氣象服務(wù)微信公眾平臺(tái),不僅能快捷地發(fā)布?xì)庀蟊O(jiān)測(cè)與預(yù)報(bào)信息,而且能提供良好的用戶體驗(yàn)[5]。為更好地向社會(huì)公眾和防汛抗洪指揮決策部門提供氣象服務(wù),筆者設(shè)計(jì)了安徽氣象決策服務(wù)微信公眾平臺(tái),該平臺(tái)利用CIMISS(全國(guó)綜合氣象信息數(shù)據(jù)共享平臺(tái))提供的氣象基礎(chǔ)數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)了氣象實(shí)況監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)預(yù)警和氣象服務(wù)等綜合信息的實(shí)時(shí)在線顯示功能和綜合信息推送功能。

        1 功能模塊設(shè)計(jì)

        安徽氣象服務(wù)微信平臺(tái)包括實(shí)況監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)預(yù)警、氣象專報(bào)和后臺(tái)管理等功能模塊。前3個(gè)模塊解決氣象實(shí)況、預(yù)報(bào)和服務(wù)信息的自動(dòng)生成、實(shí)時(shí)上傳以及顯示功能;后臺(tái)管理模塊主要是對(duì)微信公眾號(hào)的前臺(tái)菜單管理、數(shù)據(jù)上傳和消息推送發(fā)布等。

        該微信平臺(tái)的總體架構(gòu)分為物理層、數(shù)據(jù)層、業(yè)務(wù)層、服務(wù)層、用戶層5層(圖1)。系統(tǒng)基于Android、iOS、Windows Phone等主流智能手機(jī)操作系統(tǒng),采用ArcGIS、HTML5+CSS3+JavaScript等技術(shù)進(jìn)行開發(fā)。

        實(shí)況監(jiān)測(cè)模塊主要展示實(shí)況監(jiān)測(cè)、雷達(dá)和衛(wèi)星產(chǎn)品(圖2a1~a3)。實(shí)況監(jiān)測(cè)包括:過去(1、3、6、12、24 h)全省累積降水量圖、全省實(shí)時(shí)氣溫分布及近24 h全省最高與最低氣溫分布圖、全省實(shí)時(shí)風(fēng)力及近24 h極大風(fēng)速與最大風(fēng)速分布圖、全省10 cm、20 cm土壤墑情分布圖等。雷達(dá)產(chǎn)品是采用全省7部新一代天氣雷達(dá)資料形成的全省雷達(dá)基本反射率拼圖。衛(wèi)星云圖產(chǎn)品是FY2E紅外1通道云圖產(chǎn)品。

        預(yù)報(bào)預(yù)警模塊包括全省降水預(yù)報(bào)、流域降水預(yù)報(bào)和災(zāi)害預(yù)警產(chǎn)品(圖2b1~b3)。全省降水預(yù)報(bào)包括未來(12、24、36、48、60、72 h)全省降水預(yù)報(bào)圖。流域降水預(yù)報(bào)包括淮河流域、安徽省長(zhǎng)江流域及新安江流域各子流域面雨量(1、2、3、6、12、24、36、48、60、72 h)預(yù)報(bào)圖。災(zāi)害預(yù)警產(chǎn)品為用戶實(shí)時(shí)發(fā)布可能發(fā)生的各種災(zāi)害性天氣預(yù)警信息,以便社會(huì)公眾和政府決策指揮部門提前進(jìn)行防范應(yīng)對(duì)。

        信息專報(bào)模塊包括安徽省氣象臺(tái)每日天氣、根據(jù)天氣變化對(duì)外發(fā)布的全省氣象信息專報(bào)及流域天氣專報(bào)等文字類綜合性服務(wù)材料(圖2c1~c3)。

        2 氣象服務(wù)平臺(tái)關(guān)鍵技術(shù)

        2.1 氣象數(shù)據(jù)采集及標(biāo)準(zhǔn)化處理

        2.1.1 數(shù)據(jù)采集。

        數(shù)據(jù)采集整理模塊負(fù)責(zé)從全國(guó)綜合氣象信息共享系統(tǒng)(China integrated meteorological information sharing system,簡(jiǎn)稱CIMISS)[6]采集氣象實(shí)況數(shù)據(jù)、雷達(dá)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)、預(yù)報(bào)預(yù)警數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)氣象信息。CIMISS系統(tǒng)為氣象業(yè)務(wù)和相關(guān)科研用戶快捷便利地獲取氣象基礎(chǔ)數(shù)據(jù)提供數(shù)據(jù)使用環(huán)境,提供數(shù)據(jù)應(yīng)用開發(fā)接口(API)。采用JAVA開發(fā)語言結(jié)合客戶端模式獲取CIMISS降水實(shí)況數(shù)據(jù),主要代碼如下:

        //實(shí)例化客戶端類,并根據(jù)所在位置指定登錄的CIMISS分布服務(wù)器IP、端口號(hào)

        CimissClient=new CimissClient("xxx.xxx.xxx.xxx","xxxx");

        //初始化客戶端,并且與分布式服務(wù)器產(chǎn)生連接

        CimissClient.initResources();

        //根據(jù)數(shù)據(jù)需求選擇查詢的數(shù)據(jù)表,如自動(dòng)站資料數(shù)據(jù)庫、雷達(dá)資料數(shù)據(jù)庫、主觀預(yù)報(bào)服務(wù)數(shù)據(jù)庫等

        queryParamList.Add("dataCode", "SURF_CHN_MUL_DAY");

        //選取查詢對(duì)象表的查詢要素如站名、日期、位置、觀測(cè)值等

        queryParamList.Add("elements", "Station_Name,Station_Id,Lon,Lat,PRE08_08....");

        //添加其他查詢約束條件,如查詢時(shí)間、查詢站點(diǎn)、查詢經(jīng)緯度范圍等查詢約束信息

        queryParamList.Add("timeRange", 查詢時(shí)間段);

        //根據(jù)用戶名、密碼、查詢接口、查詢條件從CIMISS查詢相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù),并返回查詢結(jié)果

        CimissClient.callAPI_to_array2D(userName,password,interfaceID,queryParamList,returnResult);

        //中斷客戶端連接,結(jié)束查詢

        CimissClient.destroyResources();/

        2.1.2 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。實(shí)況數(shù)據(jù)(離散點(diǎn)向格點(diǎn)化)、雷達(dá)數(shù)據(jù)(拼圖及重采樣)、衛(wèi)星數(shù)據(jù)(地圖投影轉(zhuǎn)換及重采樣)、預(yù)報(bào)預(yù)警數(shù)據(jù)(預(yù)警信號(hào)表達(dá)),各種數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理。

        該系統(tǒng)中降水、氣溫等實(shí)況數(shù)據(jù)利用ArcGIS的組件庫實(shí)現(xiàn)反距離加權(quán)插值接口和自然鄰點(diǎn)插值法對(duì)離散點(diǎn)進(jìn)行格點(diǎn)化處理[7-8],并生成平滑曲線的等值面圖形。

        在處理雷達(dá)數(shù)據(jù)時(shí),采用基于傅里葉譜分析的雷達(dá)回波強(qiáng)度圖像插值方法,利用譜特征對(duì)觀測(cè)數(shù)據(jù)離散點(diǎn)擬合,再進(jìn)行重采樣,將多部雷達(dá)數(shù)據(jù)處理后,形成雷達(dá)拼圖[9]。

        衛(wèi)星數(shù)據(jù)采用風(fēng)云衛(wèi)星HDF格式資料,首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行解碼定標(biāo),得到對(duì)應(yīng)經(jīng)緯度點(diǎn)上的輻射亮溫和反照率,同時(shí)應(yīng)用雙線性插值法將離散點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行格點(diǎn)化處理,最后利用等經(jīng)緯度投影進(jìn)行圖像的繪制[10]。

        2.2 氣象預(yù)報(bào)集成及預(yù)警信號(hào)發(fā)布方法

        該平臺(tái)采用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)細(xì)網(wǎng)格(格距0.125°×0.125°)、日本氣象廳(JMA)模式(格距0.5°×0.5°)的降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品進(jìn)行集成應(yīng)用[11-12]。選取的ECMWF和JMA降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品通過中國(guó)氣象局廣播系統(tǒng)(CMACast)收集獲取。各模式均以北京時(shí)20∶00為起始場(chǎng),預(yù)報(bào)時(shí)效劃分為24、48、72 h 3個(gè)時(shí)段。

        (1)基于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的集成降水預(yù)報(bào)方法。集成預(yù)報(bào)是近年來發(fā)展起來的一種用于從多種預(yù)報(bào)結(jié)果中獲得一個(gè)較為確定的預(yù)報(bào)結(jié)論的方法,該方法以提高預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為目的,將多種數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行集成[13-14]。但是,在實(shí)際降水預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中,難以同時(shí)獲得長(zhǎng)時(shí)間序列的多種降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品,對(duì)于降水集成預(yù)報(bào)常常面臨小樣本問題。信息擴(kuò)散技術(shù)是一種對(duì)小樣本進(jìn)行集值化的模糊數(shù)學(xué)處理方法,相對(duì)于傳統(tǒng)的方法,信息擴(kuò)散技術(shù)能夠從小樣本中獲取更充分的信息[15]。根據(jù)信息擴(kuò)散技術(shù)的基本原理與數(shù)學(xué)模型,利用數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(輸入維)和降雨量實(shí)況(輸出維)建立3維n元學(xué)習(xí)樣本M={m1,m2,…,ms,…,mn},其中ms=(xs,ys,zs),xs,ys為輸入維,zs為輸出維。選定3維監(jiān)控空間C=(U,V,W)(輸入-輸出空間),其中U=V=W={0,0.1,0.2,…,1.0},Δu=Δv=Δw=0.1,共11個(gè)監(jiān)控點(diǎn)。通過3維信息擴(kuò)散函數(shù)μ(ms,c)將樣本點(diǎn)ms所攜帶的信息擴(kuò)散到3維監(jiān)控空間C中所有的點(diǎn),采用最簡(jiǎn)單的線性擴(kuò)散函數(shù)即信息分配函數(shù),如下所示。

        μ(ms,c)=1-|xs-ui|Δu

        1-|ys-vj|Δu

        1-|zs-wk|Δw,

        |xs-ui|≤Δu,|ys-vj|≤Δv,|zs-wk|≤Δw0,其他(1)

        計(jì)算所有樣本點(diǎn)在C空間上各點(diǎn)擴(kuò)散的信息,得到原始信息矩陣Q(i,j,k),再生成模糊關(guān)系矩陣,經(jīng)過模糊近似推理得出集成預(yù)報(bào)結(jié)果[16]。

        (2)精細(xì)化流域面雨量預(yù)報(bào)方法。

        面雨量(流域平均降雨量)是指一次降雨過程中整個(gè)流域面上的平均降雨量。最常用的推求方法有網(wǎng)格插值法、格點(diǎn)法、等雨量線法、算術(shù)平均法、泰森多邊形法等,站點(diǎn)密度較低且分布不均時(shí),泰森多邊形方法計(jì)算簡(jiǎn)單,且效果優(yōu)于其他方法[17]。利用上述集成降水預(yù)報(bào)產(chǎn)品,采用網(wǎng)格算術(shù)平均法估算流域各子單元的面雨量預(yù)報(bào)。網(wǎng)格雨量法的基本思路是將一個(gè)有一定密度的固定網(wǎng)格覆蓋在流域面上,通過計(jì)算網(wǎng)格點(diǎn)上的雨量來計(jì)算流域面上的降雨量[18]。在網(wǎng)格間距較小、流域面積較大的情況下,整個(gè)流域的面雨量用下式計(jì)算:

        P=Ni=1Pi/N (2)

        式中,Pi為流域內(nèi)各雨量站的時(shí)段降雨量(mm); N為流域內(nèi)雨量站的個(gè)數(shù)。

        (3)氣象預(yù)警信號(hào)發(fā)布條件判別方法。氣象預(yù)警信號(hào)是對(duì)即將發(fā)生或已經(jīng)發(fā)生的災(zāi)害性天氣向公眾發(fā)布的預(yù)警信息,對(duì)氣象防災(zāi)減災(zāi)具有重要價(jià)值[19-20]。為提高業(yè)務(wù)系統(tǒng)自動(dòng)判別和預(yù)警能力,設(shè)計(jì)和開發(fā)了基于天氣實(shí)況和天氣預(yù)報(bào)的氣象預(yù)警條件判別方法。氣象信號(hào)預(yù)警條件判別公式為:

        Fk+Ot-k≥Tt(3)

        式中,F(xiàn)k為k時(shí)間段內(nèi)的預(yù)報(bào)量(k=1,2,3,…,6 h),Ot-k為t-k段時(shí)間內(nèi)的氣象實(shí)況量,Tt為各監(jiān)控點(diǎn)t時(shí)間長(zhǎng)度(一般取3、6、12、24 h)的氣象預(yù)警信號(hào)發(fā)布條件閾值。

        2.3 氣象服務(wù)產(chǎn)品快速更新技術(shù)

        該平臺(tái)需要實(shí)時(shí)生成大量的服務(wù)產(chǎn)品,特別在某些整點(diǎn)時(shí)刻,雷達(dá)產(chǎn)品、降水實(shí)況產(chǎn)品以及各種預(yù)報(bào)產(chǎn)品均需要同時(shí)更新,這些任務(wù)的并發(fā)使得串行處理方式的后臺(tái)處理緩慢,部分產(chǎn)品延時(shí)較多,降低了平臺(tái)的用戶體驗(yàn)。

        微軟.NET 4.0引入新的TPL(Task Parallel Library),該TPL支持?jǐn)?shù)據(jù)并行、任務(wù)并行以及流水線(任務(wù)并行和數(shù)據(jù)并行的結(jié)合體),可極大發(fā)揮多核心處理器的性能。該平臺(tái)的后臺(tái)主要利用任務(wù)并行的方式解決多任務(wù)并發(fā)產(chǎn)品生成效率問題。任務(wù)并行主要使用TPL中的Task對(duì)象實(shí)現(xiàn),其可由TaskFactory創(chuàng)建。實(shí)現(xiàn)代碼如下:

        System.Threading.Tasks.TaskFactory drawImageTaskFactory = new System.Threading.Tasks.TaskFactory();

        foreach (ProductFactory factory in factories) //ProductFactory是氣象產(chǎn)品生成功能類。

        { drawImageTaskFactory.StartNew() => {

        factory.DrawImage();//在任務(wù)中加入具體產(chǎn)品生成方法。

        };

        }

        后臺(tái)產(chǎn)品生成后,需要立即通知平臺(tái)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行產(chǎn)品更新,該平臺(tái)采用一種主動(dòng)調(diào)用服務(wù)器WebService通知機(jī)制進(jìn)行更新(圖3)。為保證產(chǎn)品完整且與數(shù)據(jù)庫記錄同步,需要對(duì)產(chǎn)品上傳是否成功進(jìn)行驗(yàn)證,上傳失敗次數(shù)超過3次時(shí),將放棄上傳和更新。上傳成功后,才能調(diào)用WebService更新產(chǎn)品信息。

        3 結(jié)語

        筆者介紹了基于微信公眾號(hào)的氣象服務(wù)平臺(tái)功能模塊設(shè)計(jì)以及氣象數(shù)據(jù)采集及標(biāo)準(zhǔn)化處理、氣象預(yù)報(bào)集成及預(yù)警信號(hào)發(fā)布方法等關(guān)鍵技術(shù)。該平臺(tái)設(shè)計(jì)基于Android、iOS、Windows Phone等主流智能手機(jī)操作系統(tǒng),采用ArcGIS、HTML5+CSS3+JavaScript等技術(shù)進(jìn)行開發(fā),實(shí)現(xiàn)氣象信息采集、氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品生成以及氣象服務(wù)產(chǎn)品快速發(fā)布等功能。

        (1)基于微信公眾號(hào)的氣象服務(wù)平臺(tái)利用CIMISS系統(tǒng)提供的氣象基礎(chǔ)數(shù)據(jù),采用氣象數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理、氣象預(yù)報(bào)集成應(yīng)用、氣象服務(wù)產(chǎn)品快速更新等關(guān)鍵技術(shù),實(shí)現(xiàn)氣象實(shí)況監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)預(yù)警和決策服務(wù)等綜合信息的實(shí)時(shí)在線顯示功能和綜合信息推送功能。該氣象服務(wù)微信平臺(tái)具有傳播快捷、操作簡(jiǎn)易、易分享互動(dòng)等特點(diǎn),取得了較好的氣象服務(wù)效果。

        (2)該微信平臺(tái)的氣象業(yè)務(wù)模塊采用氣象要素空間插值方法、基于信息擴(kuò)散原理的降水預(yù)報(bào)集成方法,有助于提高氣象信息應(yīng)用水平;氣象預(yù)警信號(hào)發(fā)布條件判別方法能提高氣象預(yù)警信號(hào)發(fā)布效率,有效提升了氣象預(yù)警服務(wù)能力。

        (3)平臺(tái)于2015年6月通過安徽省氣象服務(wù)微信公眾號(hào)為社會(huì)公眾及防汛抗旱決策指揮部門提供全天候服務(wù),現(xiàn)已穩(wěn)定業(yè)務(wù)運(yùn)行2年,取得了較好的氣象服務(wù)效果。今后還應(yīng)根據(jù)社會(huì)公眾和政府決策指揮部門的需求對(duì)其進(jìn)行不斷改進(jìn)和完善。

        參考文獻(xiàn)

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